XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỆ THỐNG GIỮ XE TỰ ĐỘNG

XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỆ THỐNG GIỮ XE TỰ ĐỘNG Các bãi giữ xe hiện nay còn có vấn đề bất cập như: Tốn nhiều nhân công; An toàn chưa cao, vẫn còn xảy ra hiện tượng mất xe; Vé xe bằng giấy, dễ bị mất hay nhàu nát. Do đó cần có một hệ thống bãi giữ xe tự động. Đề tài này xây dựng một mô hình bãi giữ xe tự động.

Chương 1 TỔNG QUAN

1.1 Lý do chọn đề tài:

Các bãi giữ xe hiện nay còn có vấn đề bất cập như: Tốn nhiều nhân công; Antoàn chưa cao, vẫn còn xảy ra hiện tượng mất xe; Vé xe bằng giấy, dễ bị mất hay nhàunát Do đó cần có một hệ thống bãi giữ xe tự động Đề tài này xây dựng một mô hìnhbãi giữ xe tự động

1.2 Mục tiêu

Xây dựng mô hình hệ thống giữ xe tự động như Hình 1.1

Dựa trên mô hình này, chúng ta tiếp tục đầu tư kinh phí để nâng cấp thành Hệthống bãi giữ xe tự động ứng dụng cho bãi giữ xe trường Đại học Lạc hồng, Đồng nai

Hình 1.1: Mô hình hệ thống giữ xe tự động 1.3 Tình hình trong và ngoài nước

Hệ thống bãi giữ xe tự động được quan tâm nghiên cứu nhiều, cụ thể sản phẩmmắt thần 2.0 của Phòng thí nghiệm, Học viện Kỹ thuật Quân sự, Bộ quốc phòng, Việtnam đã tung ra thị trường

1.4 Giới hạn đề tài:

Đề tài này chỉ thực hiện một mô Mô hình Hệ thống giữ xe tự động, với điềukiện ảnh biển số xe không quá mờ, ánh sáng không quá chói, những thông số này sẽảnh hưởng đến độ tin cậy của hệ thống

Chương 2 NỘI DUNG THỰC HIỆN

2.1 Thu nhận ảnh bằng camera

Dùng một camera quan sát cĩ độ phân giải lớn hơn 2Mpixels để thu nhận ảnhbiển số xe vào/ra bãi xe

2.2 Tách biển số xe:

Sơ đồ thuật tốn tách biển số xe

Hình 2.1: Sơ đồ chi tiết của khối tách biển số 2.3 Nhị phân hĩa biển số xe và xác định vùng màu trắng:

Việc xử lý hình ảnh BSX thu nhận được với ảnh đen trắng sẽ làm đơn giản bàitốn nhận dạng hơn so với xử lý ảnh màu Ví dụ cho hai ảnh gốc cĩ biển số như sau:

Xác định vùng

chứa biển số

Cắt vùng chứa

Cắt chính xác biển số Ảnh RGB

Ảnh RGB

chỉ chứa biển

số

Dò tìm các cạnh của biển số

Tính tỷ lệ của chiều cao trên chiều ngang.Chọn vùng có tỷ lệ phù hợp

Biến đổi ảnh RGB  ảnh đen trắng

Đánh số các vùng màu trắng

Tìm các vùng có diện tích phù hợp

Cắt vùng lớn hơn biển số trong ảnh RGB.Biến đổi sang ảnh xám (Gray)

Xử lý tăng độ tương phản

Biến đổi ảnh xám  đen trắng

Dùng biến đổi Randon tìm góc nghiêng

Xoay ảnh tuyến tính

Phân tích giản đồ ngang dọc

Xác định tọa độ cắt ngang, dọc

Cắt chính xác biển số

Ảnh góc Ảnh trắng đen

Hình 2.2: Chuyển ảnh GRB sang ảnh BW

Sơ đồ thuật giải của bước tìm và tách vùng màu trắng:

Hình 2.3: Sơ đồ thuật giải tìm và tách vùng màu trắng

Hình 2.4: Hình dạng biển số khi bị nghiêng

Hình 2.5: Biển số sau khi nhị phân 2.5 Cắt vùng chứa biển số

Hình 2.6: Hình thể hiện vùng ảnh cần tách ra với biên an toàn

Trong chương trình, người thực hiện chọn vùng biên an toàn là 30 pixel

Ở đây, chúng ta có thể thấy các điều kiện trên chưa chặt chẽ, vì vậy ta lưu tất

cả các thông số “ x, y, W, H ” của vùng chứa biển số vào biến “ r ”

Lưu đồ thuật giải của bước xác định vùng chứa biển số và cắt thô:

Hình 2.7: Sơ đồ thuật giải của bước xác định vùng chứa biển số và cắt thô

2.6 Tìm góc nghiêng và xoay ảnh

2.6.1 Dùng phép biến đổi Radon:

Dùng để biến đổi các ảnh trong không gian 2 chiều với các đường thẳng thànhmiền Radon, trong đó mỗi đường thẳng trong ảnh sẽ cho 1 điểm trong miền Radon

Công thức toán học của biến đổi Radon:

R ,   cos  sin  ,  sin  cos 

Phương trình trên biểu diễn việc lấy tích phân dọc theo đường thẳng s trên ảnh,

trong đó ρ là khoảng cách của đường thẳng so với gốc tọa đô O, và θ là góc lệch so với

phương ngang

Hình 2.8: Phương pháp biến đổi Radon

Trong xử lý ảnh số, biến đổi Radon tính toán hình chiếu của ma trận ảnh dọctheo 1 hướng xác định Hình chiếu của 1 hàm số 2 chiều là f(x,y) la tập hợp các tíchphân đường Hàm Radon tính toán tích phân đường dọc theo các tia song song theocác p hương khác nhau ( bằng cách xoay hệ trục tọa độ xung quanh O theo các giá trị

θ khác nhau ), chiều rộng của các tia là 1 pixel Hình dưới đây biểu diễn 1 hình chiếu

đơn giản theo 1 giá trị của góc θ

Hình 2.9: Hình chiếu đơn giản theo góc θ

Công thức tổng quát trên có thể viết lại như sau:

sin cos

'

'

Hình sau sẽ biễu diễn phương pháp biến đổi Radon dưới dạng hình học:

Hình 2.10: Phương pháp biến đổi Radon dưới dạng hình học 2.6.2 Các bước thực hiện biến đổi radon:

B1 Biến đổi ảnh về ảnh nhị phân

B2 Thực hiện biến đổi Radon trên ảnh biên với θ = 0:179

Giá R của biến đổi Radon được biểu diễn như sau:

B3 Tìm giá trị lớn nhất của R trong biến đổi Radon.

Vị trí các giá trị lớn nhất này tương ứng với các giá trị của đường thẳng trongảnh ban đầu

2.6.3 Tìm góc nghiêng và xoay ảnh

Ảnh góc Ảnh trắng đen Ảnh có kích

thước nhỏ hơn5000pixels

Ảnh được xoaynằm ngang

Hình 2.11: Ảnh biển số sau khi xoay về phương ngang.

Hình 2.12: Thuật giải tìm góc nghiêng biển số 2.6.4 Cắt biển số chính xác

1600 < diện tích vùng trắng < 6100

0.73 < width/height < 0.77

0.6 < số pixel trắng / số pixel đen < 0.7

Hình 2.13: biển số sau khi cắt hoàn chỉnh

Hình 2.14 lưu đồ thuật toán cắt chính xác biển số xe

Chuẩn hĩa biển

số xe

Phân đoạn ký tự dùng phân tích giản đồ

Phân đoạn ký tự dùng phân tích giản đồ

Ma trận chứa các ảnh của từng ký tự

Nhị phân biển

số xe

Nhị phân biển

số xe

Hình 2.17: Giải thuật nhị phân biển số

2.7.2 Chuẩn hóa biển số

Biển số được chuẩn hóa về kích thước [50 150], sau đó được lấy bù

Hình 2.16: Ảnh biển số sau khi được chuẩn hóa

Hình 2.17: thuật giải chuẩn hóa biển số 2.7.3 Phân đoạn ký tự

Ma trận binary của biển số chính là ngõ vào của chương trình phân vùng ký tự.Trước khi phân vùng ký tự, ta chia ma trận ảnh biển số thành từng hàng và lần lượtđưa từng hàng vào chương trình phân vùng

Để phân chia thành nhiều ma trận ký tự từ ma trận biển số, ta dựa vào tổng sốpixel mức 1 ( mức 1 là màu trắng- màu của ký tự, mức 0 là màu đen – màu củanền).Với ma trận của hàng 2 sau khi đã chia đôi, giữa 2 ký tự có rất ít pixel có mức 1( trong trường hợp lý tưởng, thì sẽ là 0 ) Như vậy khi cộng giá trị các pixel theo từngcột, như hình sau, ta thấy gía trị tại các vùng giữa 2 ký tự rất thấp ( đây cũng là tổng

số pixel mức 1) Từ đó, giải thuật phân vùng sẽ những vùng này dựa vào giá trị của nó

nhỏ hơn những vùng lân cận và sẽ phân chia thành từng vùng Ở đây, ta sẽ tìm 4 phânvùng tương ứng với 4 ký tự.

Hình 2.18: Tổng số các bít theo 1 hàng của biển số

Chương trình có lựa chọn 2 thông số: Min_area và digit_width

Min_area là diện tích cho phép nhỏ nhất của 1 ký tự, là tích của giá trị cột lớnnhất với độ rộng của phân vùng đó

Hình 2.19: Hình thể hiện thông số Min_area

Digit_width là độ rộng tối đa cho phép của 1 phân vùng ký tự

Hình 2.20: Hình thể hiện thông số Digit_width

Kết quả phân vùng các ký tự

Hình 2.21: các ký tự được cắt khỏi biển số Lưu đồ thuật toán phân vùng từng ký tự:

Hình 2.22: thuật giải phân vùng từng ký tự

2.8 Tìm vị trí cực tiểu

Begin

Ma trận ảnh BSXChia đôi BSX

Ma trận ảnh Hàng 1Hàng 2Phân vùng ký tự

Ký tự 1

Ký tự2

Ký tự7

Ký tự8

End

……

Tính số phân vùng

Chọn 8 phân vùng có diện tích lớn nhất

Kết quả

Tính số phân vùng

Số vùng < 8

Số vùng > 8

Chương trình quét toàn bộ ma trận ảnh đầu vào, tìm vị trí “ khả nghi ”, xóa các

vị trí mà khoảng cách với vị trí kế tiếp khá lớn ( lớn hơn khoảng cách cho phép ) thì sẽthực hiện lại chương trình này trong khoảng 2 vị trí đó để tiếp tục phân thành nhiềuvùng nhõ hơn

Hình 2.23: tìm vị trí cực tiểu

2.9 Nhận dạng ký tự

Sau khi thực hiện phân vùng ta sẽ được 8 ma trận tương ứng với 8 ký tự trên 1hàng biển số Lần lượt từng ma trận ký tự sẽ được đưa vào chương trình nhận dạng.Kết quả cuối cùng sẽ là 8 ký tự số và chương trình sẽ hiển thị ký tự này

Thực chất, quá trình nhân dạng là quá trình đổi ma trận điểm ảnh của các ký tựthành mã ASCII tương ứng với ký tự đó Để làm được điều này người ta đem so sánh

ma trận của ký tự với tất cả các ma trận trong tập mẫu, ma trận mẫu nào có khả nănggiống nhiều nhất thì có chính là ký tự cẩn tìm

Lưu đồ thuật toán nhận dạng ký tự:

i = 1

Input = ma trận thứ i

Nhận dạng ký tự thứ iNoron network

Kết quả gán vào Num1, Num2

i > 8

2.10 Mạch điều khiển động cơ

Mạch điều khiển động cơ đóng mở barie dùng chuẩn giao tiếp RS232

Chương 3 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ KẾT LUẬN

3.1 Kết quả đạt được

Mô hình hệ thống bãi giữ xe thông minh bao gồm: Phần cứng là 2 Webcam,board giao tiếp máy tính dùng điều khiển động cơ DC; Phần mềm được thiết kếtrên Malab 2008a

Giao diện chính

Kết quả đạt được với ảnh load từ cơ sở dữ liệu ảnh

Kết quả đạt được với ảnh lấy trực tiếp từ camera

3.2 Kết luận

Kết quả cho thấy, với ảnh tĩnh, người thực hiện đã xử lý nhận dạng đúng ký tự

“số”, việc nhận dạng ký tự “chữ” còn sai sót, sẽ hoàn thiện việc nhận dạng ký tự

“chữ”, và đọc mã vạch (hoặc ứng dụng công nghệ RFID) và hoàn thiện mô hình hệthống giữ xe tự động lần sau